Pythonモデルをデプロイする

Hiroyuki.Onishi

ここでは、​Altair AI CloudにおけるPythonモデルのデプロイ方法をご紹介します。​他のデプロイメントタイプとは異なり、Pythonモデルのデプロイメントは、Workflow Designerで作成されたワークフローではなく、Pythonモデル自体が開始点となります。​AI Cloud内で作成するモデルだけでなく、外部で作成したものも使用できます。​

デプロイメントの手順の概要は以下のとおりです：​

1. Pythonモデルをプロジェクトに追加​
2. Model APIデプロイメントを作成​
3. REST APIを使用して、モデルから予測を生成​

Model APIはREST APIであり、Pythonモデルを対象としています。​各デプロイメントには1つのPythonモデルが含まれ、デプロイメントごとに一意のエンドポイントが自動的に生成されます。​リソース割り当ては、仮想CPUの最大数と最大メモリ量（GiB）を指定し、デプロイメントは単一のコンテナインスタンスで構成されます。Model APIデプロイメントは常時稼働しているため、終了するまでリソースを継続的に消費します。​

具体的な例として、Irisデータセットを使用して、Pythonモデルの作成からModel APIデプロイメントの作成、そして予測の生成までの設定方法を説明しておりますので、ぜひご参考ください。

Pythonモデルをデプロイする.pdf